Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients

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1 Data 2 Business : La démarche de valorisation de la Data pour améliorer la performance de ses clients Frédérick Vautrain, Dir. Data Science - Viseo Laurent Lefranc, Resp. Data Science Analytics - Altares Yohan Benqué, Dir. Business Developement - Altares

2 Présentation VISEO mobilise l ensemble de ses expertises pour vous permettre de comprendre et anticiper les sujets clés dans l évolution de vos activités. Altares Expert Data depuis 130 ans La data est le nouveau capital des entreprises et la nouvelle «source d énergie» des échanges

3 Contexte et Objectifs VISEO et ALTARES Un positionnement complémentaire Technologie, expertise, données, modèles économiques Une ambition partagée Viseo veut devenir un acteur majeur dans le Big Data Altares est un partenaire confiance des entreprises, veut être la nouvelle référence pour pour Valoriser votre patrimoine Data Un objectif commun Faire prendre conscience aux entreprises et à tous de la réalité du patrimoine informationnel et le transformer en performance opérationnelle

4 Rupture des modèles économiques Ere numérique Ere Full Digital Ere Smart Data Fiabilisation DATA par la traçabilité Data visualisation Plates-formes digitales & applicatifs Automation Marketing Machine Learning Data Monétisation

5 Du Big Data au Smart Data Le socle Valeur liée à l usage Data Monétisation SMART Vitesse Volume Véracité Data BIG Variété

6 Du Big Data au Smart Data De la réflexion à l action SMART Véracité Valeur Logique Emotion Réflexion Analyse Vécu DATA Intuition Prédictif Action Volume Vitesse Variété BIG

7 Evolution des performances par effet de levier Hypothèse de réussite En fonction de la maturité (Interne) et (Externe) accompagnement. Return on Data Investment Data Monetisation Maturité DATA de l entreprise Data Quality et Data Value La transition digitale La performance des métiers

8 Un changement de paradigme Data Centric Data Driven

9 Le bon temps

10 Le bon temps du «Large Data to Business» Une succession d opérations Cadrage du projet Collecte d informations Analyse exploratoire Déploiement Modélisation Evaluation

11 Les temps modernes

12 Big Data to Business: plus complexe, plus ambitieux Une équation à trois inconnues Données / connaissances à collecter? Sources types Véracité Ressources à mettre en œuvre? Méthodes Ressources humaines Infrastructures Objectifs du projet? Optimisation de processus Aide à la décision Modèles/transitions économiques

13 Y-a-t-il un super héros dans la salle? Internet des objets Cloud Tracking Systèmes distribués Open data Projet Ethique Digital communication Secteurs Métiers Text mining Data mining Visualisation Programmation Intelligence Artificielle algorithme

14 Démarche «(Big) Data to Business» Une démarche itérative et collaborative Initiation Cadrage du projet Analyse exploratoire des données Collecte d informations Compréhension Innovation Test Risques et gains Modélisation Déploiement

15 Le cas d un opérateur

16 Créer les conditions d un dialogue entre les données et les métiers Utilisateurs Besoins Mettre en place des ateliers collaboratifs Technologie Innovation Marché Faisabilité Viabilité Disposer de technologies d analyse exploratoire de données

17 USE CASE > DUN Trade & Wynbe Programme DUN TRADE Solution Wynbe Données client Algorithme Applicatif Clients Balances âgées Partenaires Monde Retraitement Rotterdam 3 stratégies Minimiser le risque Maximiser l encaissement Optimiser les ressources Prioriser les actions de recouvrement

18 USE CASE > Champs des possibles Connaissance client Profiling Cross Canal Interaction bancaire Risques et Fraudes Conformité Bancaire Obligation de vigilance Nouveaux segments Ciblage marketing Crédit & nouvelles offres Rentabilité

19 Be (Smart) Data! Ne fixer aucune limite à son imagination «Let your Ideas Suck» Une équipe «d experts»

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